COLAB NOTEBOOK: [ Ссылка ]
PLAYLIST: [ Ссылка ]
Merhaba.
Seq2Seq problemini nasıl çözebileceğimizi adım adım anlattığım ve çözümleri Pythonda Keras kütüphanesi ile kodladığımız video serisinin dördüncü bölümüne hoş geldiniz.
Hatırlarsanız, Part A da tasarladığımız örnek problemi Part C'de LSTM katmanını kullanarak hazırladığımız Encoder Decoder modeli ile çözmüştük.
Bu bölümde ise Encoder Decoder modelini daha hızlı eğitmenin bir yolu olan "Teacher Forcing" metodunu öğreneceğiz ve birlikte kodlayacağız.
Eğer Yapay Zeka veya Derin Öğrenme ile ilgileniyorsanız ve hem pratik hem teorik bilgiye hızlı ve kolayca ulaşmak istiyorsanız lütfen kanalıma abone olun ve yüklenecek yeni içeriklerden haberdar olmak için uyarıları aktif hale getirin.
Teşekkür ederim.
Son zamanlarda Seq2Seq Öğrenme üzerine çalışmaktayım. Öğrendiklerimi sizlerle paylaşmak için bu video dizisini hazırladım. BU diziden öncelikle Seq2Seq Öğrenmeyi sizlere tanıtıp Yapay Sinir Ağlarında nasıl uyguluyacağımızı size adım adım göstereceğim. Tüm seriyi izlemek için lütfen kanalıma abone olunuz.
İlginiz için teşekkür ederim.
Bu play list de özellikle seq2seq yaklaşımını detaylıca göreceğiz. Bu kapsamda attention katmanını, keras / tensorflow ile nasıl kodlayayacağımızı göreceğiz. Sequence to sequence öğrenmede attention katmanını 2 şekilde kodlama yapacağız: ,bahdanau ve luong. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi için,türkçe kodlama örnekleri yapay sinir ağları ile nasıl kodlandığını derslerde anlatımlı ve açıklamalı yapacağım . BUnun için LSTM kadmanını kullanarak kodlama dersleri ile encoder decoder modeli ile yapay zeka da nasıl kodlama yapılacağını, nasıl çalışır, python da örnek projeler ile göstermek istiyorum. Umarım yapay zeka nedir sorusuna cevap bulmanıza yardımcı olurum.
